大家好，我是微學(xué)AI，今天給大家介紹一下計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用4-目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，利用Faster Rcnn+Resnet50+FPN模型對(duì)目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)三大任務(wù)中應(yīng)用較為廣泛的，F(xiàn)aster R-CNN 是一個(gè)著名的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，其主要分為兩個(gè)模塊：Region Proposal Network (RPN) 和 Fast R-CNN。我將會(huì)詳細(xì)介紹使用 ResNet50 作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)并集成 FPN（Feature Pyramid Network）的 FasterRCNN 模型。這個(gè)模型可以寫(xiě)為?fasterrcnn_resnet50_fpn。

今天我來(lái)實(shí)現(xiàn)一下這個(gè)功能，每個(gè)人都可以操作，代碼直接運(yùn)行。

一、模型結(jié)構(gòu)

1.ResNet50：ResNet是一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它利用殘差塊解決了訓(xùn)練過(guò)程中的梯度消失問(wèn)題。ResNet50表示具有50層深度的ResNet模型。這個(gè)模型負(fù)責(zé)從原始圖像提取特征。
2.FPN：FPN是一種特征處理架構(gòu)，它生成多尺度的特征圖來(lái)處理目標(biāo)檢測(cè)中不同大小的物體。FPN在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后面添加額外層來(lái)融合不同分辨率的特征，這有助于提高物體檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
3.RPN：這是一個(gè)小型卷積網(wǎng)絡(luò)，它在FPN生成的多尺度特征圖上運(yùn)行。RPN的主要目的是為下游的 Fast R-CNN 生成目標(biāo)的候選框（Region of Interest，簡(jiǎn)稱 RoI）。這是目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的第一階段，RPN利用滑動(dòng)窗口生成多個(gè)候選框，它會(huì)在不同尺度和縱橫比的錨點(diǎn)上生成邊界框。
4.Fast R-CNN：該模塊接收 RPN 生成的候選框，利用 RoI Align，從不同尺度的特征金字塔圖上提取特征，然后使用全連接層進(jìn)行分類和邊框回歸。Fast R-CNN 輸出檢測(cè)到的目標(biāo)類別及其邊框位置。

二、模型原理

目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程：特征提?。≧esNet50）-> FPN -> RPN -> RoI -> Fast R-CNN。首先，ResNet50 提取原始圖像的特征并將這些特征傳遞給 FPN。接著，F(xiàn)PN生成了多尺度的特征圖以適應(yīng)不同大小的物體。然后，RPN 在由特征金字塔生成的多尺度特征圖上運(yùn)行，生成一系列候選框。RPN的輸出會(huì)作為 Fast R-CNN 的輸入，利用RoI對(duì)候選框提取特征后，對(duì)結(jié)果進(jìn)行分類和邊框回歸。

舉例說(shuō)明：

假設(shè)我們想將該模型用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)出行人、汽車和交通信號(hào)等。當(dāng)我們用攝像頭獲取一幀圖像時(shí)，首先將這個(gè)圖像輸入到 ResNet50，它會(huì)提取出有用的特征供后續(xù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。隨后，F(xiàn)PN會(huì)生成不同尺度的特征圖，從而提高對(duì)不同大小目標(biāo)的檢測(cè)能力。接下來(lái)，RPN從這些特征圖中生成區(qū)域建議（候選框）。這些候選框包含了可能是我們關(guān)心物體的區(qū)域（行人、汽車等）。最后，F(xiàn)ast R-CNN 利用 RoI 從不同尺度特征圖中提取候選框的特征，經(jīng)過(guò)全連接層的處理后，對(duì)候選框進(jìn)行分類和邊框回歸，最終輸出檢測(cè)結(jié)果。在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下，該模型可以通過(guò)分析攝像頭捕捉到的圖像，快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出行人、汽車、交通信號(hào)和其他障礙物等，從而幫助車輛做出正確的決策。

三、代碼實(shí)現(xiàn)

import torchvision
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from coco_class import class_names

# 加載COCO數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 設(shè)置模型為評(píng)估模式
model.eval()

# 加載圖像并進(jìn)行預(yù)處理
image = Image.open('banana.png')
transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor(),
])
image_tensor = transform(image)
image_tensor = image_tensor[:3]
# 利用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)
predictions = model([image_tensor])

# 處理預(yù)測(cè)結(jié)果并輸出
draw = ImageDraw.Draw(image)
font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 30) # 設(shè)置字體大小和樣式
for box, label, score in zip(predictions[0]['boxes'], predictions[0]['labels'], predictions[0]['scores']):
    if score > 0.5:
        draw.rectangle([(box[0], box[1]), (box[2], box[3])], outline='red')
        label_name = class_names[label.item()]
        draw.text((box[0], box[1]), str(label_name), fill='red', font=font) # 在圖片上打印分類名稱
image.show()

其中coco_class.py文件是加載coco數(shù)據(jù)集中的類別：

class_names = {
    0: 'background',
    1: 'person',
    2: 'bicycle',
    3: 'car',
    4: 'motorcycle',
    5: 'airplane',
    6: 'bus',
    7: 'train',
    8: 'truck',
    9: 'boat',
    10: 'traffic light',
    11: 'fire hydrant',
    12: 'N/A',
    13: 'stop sign',
    14: 'parking meter',
    15: 'bench',
    16: 'bird',
    17: 'cat',
    18: 'dog',
    19: 'horse',
    20: 'sheep',
    21: 'cow',
    22: 'elephant',
    23: 'bear',
    24: 'zebra',
    25: 'giraffe',
    26: 'N/A',
    27: 'backpack',
    28: 'umbrella',
    29: 'N/A',
    30: 'N/A',
    31: 'handbag',
    32: 'tie',
    33: 'suitcase',
    34: 'frisbee',
    35: 'skis',
    36: 'snowboard',
    37: 'sports ball',
    38: 'kite',
    39: 'baseball bat',
    40: 'baseball glove',
    41: 'skateboard',
    42: 'surfboard',
    43: 'tennis racket',
    44: 'bottle',
    45: 'N/A',
    46: 'wine glass',
    47: 'cup',
    48: 'fork',
    49: 'knife',
    50: 'spoon',
    51: 'bowl',
    52: 'banana',
    53: 'apple',
    54: 'sandwich',
    55: 'orange',
    56: 'broccoli',
    57: 'carrot',
    58: 'hot dog',
    59: 'pizza',
    60: 'donut',
    61: 'cake',
    62: 'chair',
    63: 'couch',
    64: 'potted plant',
    65: 'bed',
    66: 'N/A',
    67: 'dining table',
    68: 'N/A',
    69: 'N/A',
    70: 'toilet',
    71: 'N/A',
    72: 'tv',
    73: 'laptop',
    74: 'mouse',
    75: 'remote',
    76: 'keyboard',
    77: 'cell phone',
    78: 'microwave',
    79: 'oven',
    80: 'toaster',
    81: 'sink',
    82: 'refrigerator',
    83: 'N/A',
    84: 'book',
    85: 'clock',
    86: 'vase',
    87: 'scissors',
    88: 'teddy bear',
    89: 'hair drier',
    90: 'toothbrush'
}

運(yùn)行結(jié)果：

?

?

?

?這里可以識(shí)別目標(biāo)的位置信息和類別信息，后續(xù)還要針對(duì)視頻的進(jìn)行識(shí)別分類。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-454105.html

到了這里，關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用4-目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)：利用Faster R-cnn+Resnet50+FPN模型對(duì)目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！